Aplicación de la computación evolutiva en el diagnóstico del infarto agudo del miocardio: Hospital de San José, Bogotá DC, Colombia. 2012

Abstract

La evaluación de los pacientes con dolor torácico representa un reto para los profesionales de la salud, al ser el infarto cardíaco fuente importante de muertes en el mundo. Se presenta un algoritmo genético (AG) para seleccionar el mejor conjunto de reglas que puedan soportar su diagnóstico. Los individuos fueron representados como una combinación de 17 operaciones lógicas OR o AND (determinados como 1 ó 0) que relacionaban las 18 variables de la escala de Braunwald. Se seleccionó una población de 200 individuos y a partir de ellos se generaron 200 hijos por recombinación y mutación (95% y 5% de probabilidad respectiva), durante 200 iteraciones (generaciones). La función de correspondencia fitness fue calculada a partir de la evaluación del fenotipo de cada individuo en el conjunto de entrenamiento (119 pacientes). Tras validar las reglas resultantes en el conjunto de pruebas (40 pacientes) se alcanzó una precisión del 85% en el diagnóstico. Este resultado es parecido al desempeño de los médicos de urgencias y podría servir de apoyo en el diagnóstico diferencial del síndrome coronario agudo. Abreviaturas: CE, computación evolutiva; SCA, síndrome coronario agudo; AG, algoritmo genético; PG, programación y genética.